異常検知とは？メリットや学習方法、手法、ディープラーニング活用を完全解説！
最終更新日：2024年12月04日
近年のAIの発達により、データ分析による異常検知システムを導入する企業が増えています。少子高齢化や人手不足といった社会問題に直面している企業が多い中で、その解決方法として機械学習による異常検知システムが今、注目を集めています。
そこで、この記事では、AI
現在、人の手で行っている異常検知を自動化したい、省力化したいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。
関連記事：「AIによるデータ分析のメリット・デメリット・手法の特徴・導入方法・データ事例・ビッグデータ活用を徹底解説」
AI Marketでは
ご自分で会社を探したい方は、こちらで異常検知・異常検出に強いプロ厳選AI開発会社を詳しく説明しています。
目次
異常検知とは？
異常検知とは、蓄積された大量のデータと比べて、通常とは異なるもの（異常）を検出する仕組みのことです。AIで学習した大量のデータと照合し、一致していないものを「異常」として認識していきます。
異常検知は、統計的手法を用いても実現されていました。例えば、外れ値検出や変化点検出などがあり、これらは大量の数値データや時系列データを扱うことが一般的です
「簡単な異常の検知」から、人が認識するのは不可能な微細な変化や機器が故障する前の前兆といった「難しい異常の検知」まで、様々な異常検知があり、不良品の判別や、クレジットカードの不正使用検知、システムの故障検知など、様々な業種で活用されています。
今後もIoTセンサーの普及やAI技術の発展により、さらなる活用の広がりが期待されます。
データ分析から画像認識へ発展
異常検知は、主にデータセット内の通常とは異なる振る舞いを示すデータポイント（異常値）を特定する技術です。一方で、画像認識を利用した異常検知も存在します。
画像認識を利用した異常検知は、特に製造業などで不良品検出に利用されており、ディープラーニング技術を駆使して画像内の異常を特定します。この手法では、画像データから特徴を抽出し、それらが通常のパターンからどれだけ逸脱しているかを評価します。
異常検知は、基本的にはデータ分析の一部として発展してきた技術であり、その応用範囲が画像認識にも広がっていると言えます。
関連記事：「AIで画像認識を行う方法、AIモデルの種類、活用されている分野、注意点、導入方法をわかりやすく解説」
さらに、マイクを使った異音検知が使われることもあります。
使用される学習方法
異常検知システムを導入する際には、機械学習モデルについて理解しておくことが大切です。代表的な機械学習モデルは以下の通りとなっています。
ただし、近年は機械学習に加えて、多層化したディープニューラルネットワークを用いることが増えています。膨大なデータから、人の手を使わずとも機械が自動的にデータから特徴を抽出するディープラーニング（深層学習）が使われることも多くなっています。ディープラーニングにより、正確に識別する能力が高まります。
教師あり学習
教師あり学習は、機械学習の代表的な学習手法で、学習させるデータを人間が事前にラベリングして、AIに学習をさせていきます。異常検知における教師あり学習は、データに対して「正常」「異常」とラベリングを行い、AIに学習することで、異常かどうかを判断することができるようになります。
高い精度を保つためには、より多くのデータにラベリングをして学習させるアノテーション作業の精度が重要です。こちらでアノテーション作業とは何か、なぜ重要なのか詳しく説明しています。
教師なし学習
教師なし学習とは、事前にラベリングをしていないデータでAIに学習をさせる方法です。異常検知の機械学習においては、「異常」と判断できるデータ自体が少ないケースも多くあります。そこで有効なのが、大量の正常データを用いてモデルを学習する手法である「教師なし学習」です。
正常データで学習を行うため、異常データを学習する必要がなく、学習した「正常」なデータに該当しない場合に「異常」と判断をします。こちらで教師なし学習と教師あり学習の違いを詳しく説明しています。
半教師あり学習
半教師あり学習は、教師あり学習と教師なし学習の両方のアプローチを組み合わせる学習方法です。ラベル付きデータとラベルなしデータを併用します。ラベル付きデータとラベル付けされていないデータの両方を学習することで、予測精度を高めることができます。
ただし、ラベルなしデータが少ない場合は、学習データが限られてしまうため、正確なモデルの学習が困難になる場合があります。ラベルなしデータが少ない場合、教師なし学習の方が適切な場合もあります。
▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼
異常検知の活用分野（業界別）
各業界における異常検知の具体的な活用シーンについて詳しく説明していきます。
製造業
製造業では、生産ラインに設置された各種センサーからリアルタイムでデータを収集し、品質管理に活用しています。例えば、自動車部品の製造過程において、溶接時の温度や圧力が通常値から逸脱した場合に即座に検知することで、不良品の発生を防止します。
また、工作機械の振動データや電流値を常時監視することで、部品の磨耗や故障の予兆を捉え、計画的なメンテナンス（予知保全）を実現しています。これにより、突発的な機械の停止を防ぎ、生産性の向上につながっています。
関連記事：「製造業にAIを導入・活用することで得られるメリットを、実際の自動化事例を交えて紹介」
金融
金融業では、取引の安全性確保に異常検知が重要な役割を果たしています。クレジットカードの利用データを分析し、普段と異なる利用パターン（例：短時間での大量取引や、普段と異なる地域での利用）を検知することで、不正利用を防止します。
また、株式市場では取引データをリアルタイムで監視し、市場操作の可能性がある不自然な取引パターンを検出することで、健全な市場運営を支援しています。
関連記事：「金融業界で今、AIがどのように活用されているか、AIによって金融業界がどのように変化していくかについて解説」
医療・ヘルスケア
医療分野では、画像診断支援に異常検知技術が活用されています。例えば、X線やMRI画像の分析において、AIが通常とは異なるパターンを検出することで、がんなどの疾病の早期発見をサポートします。
また、入院患者の心拍数や血圧などの生体データを継続的にモニタリングし、重篤な症状に至る前の微細な変化を捉えることで、適切な医療介入のタイミングを判断しています。
関連記事：「医療業界でAI導入が切実に必要とされる理由、メリット・AIによる具体的な解決法、活用事例、注意点・問題点をご紹介」
IT・通信業
IT業界では、システムの安定運用に異常検知が不可欠です。データセンターにおいて、サーバーのCPU使用率やメモリ消費量、ネットワークトラフィックを常時監視し、通常とは異なる動作パターンを検知することで、システム障害を未然に防いでいます。
また、セキュリティ面では、ログデータを分析してマルウェアの活動や不正アクセスを検知し、システムの安全性を確保しています。
小売
小売業では、販売データの分析に異常検知を活用しています。POSシステムから得られる販売データを分析し、特定商品の急激な売上変動を検知することで、在庫切れや過剰在庫を防止します。
また、冷蔵・冷凍設備の温度データを監視し、異常な温度上昇を検知することで、商品の品質維持と食品安全性の確保に役立てています。
関連記事：「小売業界が抱える問題に対して、AIを導入することで解決を図った活用事例とその効果をご紹介」
エネルギー・インフラ
エネルギー産業では、発電所や送電設備の安定運用に異常検知を活用しています。発電設備の振動データや温度データを常時監視し、故障につながる異常を早期に発見することで、電力供給の安定性を確保しています。
また、電力需要データを分析し、異常な需要パターンを検知することで、効率的な電力供給計画の立案に役立てています。
関連記事：「電力システムとは？課題解決のためのAIを活用したデジタル化事例徹底解説！」
交通・運輸
交通分野では、車両の安全運行管理に異常検知を活用しています。列車や航空機のエンジン状態を示すセンサーデータを分析し、故障の予兆を検知することで、安全な運行を確保しています。
また、道路に設置されたセンサーから得られる交通量データを分析し、異常な渋滞パターンを検知することで、効率的な交通制御を実現しています。
▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼
異常検知のメリット
機械学習を活用した異常検知を活用することで、以下のようなメリットがあります。
- 生産性の向上
- 業務の属人化防止
- 人的ミスの防止
生産性の向上
異常検知システムを活用することで、生産性の向上につながります。人が目視で行っていた確認をシステム化することで、人件費の削減による生産性の向上につながります。
チェックを複数人でおこなっている場合や、深夜の時間などに人がチェックを行う場合でも、システム化により人手をかけることなく、24時間稼働することも可能となります。
これまで人が目視でチェックしていた部分をシステム化することで、より高度な仕事に人的リソース時間を回せるようになり、生産性の向上を図ることができます。
業務の属人化防止と技術の継承
異常検知を活用することで、近年の人手不足による業務の属人化を防ぐことができます。微細な変化から異常を判断するプロセスでベテラン従業員のスキルや経験だけに頼っている企業は少なくありません。そのような職場では、既存スタッフの高齢化と人手不足により、若手の従業員に継承することが難しい状況があります。
異常検知システムを導入することで、こういった状況を防ぐことができます。機械学習により、ベテラン社員の高度な技術や知識を学習しシステム化可能です。それにより、若手従業員でも高度な異常検知を行うことができるようになり、業務の属人化防止、そして技術継承が可能になります。
人的ミスの防止
異常検知システムを導入することで、人的ミスを防止し、品質の高い製品やサービスを提供することができるようになります。人の目によるチェック作業では、ミスや見落としをなくすことができません。人が作業を行う以上、うっかりミスの発生やその日のコンディションによって作業の精度が変わるのを防ぐのは困難です。
また、同じ技量をもつ作業者が同じ作業を行っても、精度にバラつきがでることもあります。異常検知システムを活用すれば、常に正確な作業を行うことが可能となり人的ミスを防止することも可能になります。
異常検知の仕組みと種類
異常検知には、いくつかの種類があり、総称して異常検知と呼ばれています。異常検知の代表的な種類は以下です。
- 外れ値検出
- 変化点検出
- 異常部位検出
- 色異常検出
外れ値検出
外れ値検出とは、通常予想されるデータ全体から大きく外れているデータを検出する方法です。過去に蓄積したデータから共通するデータの特徴や予想される結果から外れたデータを検出することができます。
AIによって正常なデータをより多く学習することで、検出精度を高めることができるようになります。
変化点検出
変化点検出とは、データの時系列データのパターンが急激に変化する箇所を検出する方法です。ある期間で特定のデータの急激な増減などを検出することができます。
変化点検出を使うことで、急な増減の発生を把握し、原因を調査することができます。
異常部位検出
異常部位検出とは、通常とは明らかに違う部分を検出する方法です。外れ値検出と違うのは、部分時系列で異常であるかを評価する点です。
外れ値検出はデータ全体から大きく外れた値を異常値として検出しますが、異常部位検出は過去からのデータの正常な区間から大きく外れた値を異常値として検出します。
色異常検出
色異常検出は、製品や対象物の色彩に関する異常を検出する特殊な方法です。これには、色相、彩度、明度などの色の属性を考慮した複合的な分析が含まれます。
例えば、製造ラインでの塗装品質管理では、微妙な色のずれや不均一性を高精度で検出することができます。また、食品業界では、果物や野菜の熟度や鮮度を色の変化から判断することも可能です。
色異常検出では、人間の目では判別が難しい微妙な色の違いも捉えることができ、さらに環境光の影響を考慮した補正も行うことができます。これにより、一貫性のある高精度な色検査が実現可能となっています。
関連記事：「画像認識AIによる色検査とは？仕組み・特徴・導入効果・事例を徹底解説！」
AI Marketでは、
貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます
異常検知でよく使われるデータ分析アルゴリズム
異常検知で使用される主要なデータ分析アルゴリズムについて詳しく説明していきます。
実際の異常検知では、データの特性や検出したい異常の種類に応じて、これらの手法を適切に選択する必要があります。多くの場合、複数の手法を組み合わせることで、より精度の高い異常検知を実現できます。
ホテリング理論
ホテリング理論は統計的なアプローチに基づく異常検知手法です。この手法はデータが正規分布に従うという仮定のもと、その分布から著しく逸脱したデータポイントを異常として検出します。
単一の正規分布に従うデータに対して特に効果を発揮し、大域的な変化の検出に適しています。
一方で、複数のピークを持つデータや正規分布から大きく外れる分布を持つデータには適用が困難です。また、局所的な変化の検出には向いていないという制約があります。
k近傍法
k近傍法は各データポイント間の距離を基準とした異常検知手法です。着目するデータポイントから最も近いk個のデータポイントまでの距離を計算し、その距離に基づいて異常かどうかを判定します。
シンプルで直感的な手法であり、正規分布を仮定しないため様々なデータ分布に対応できます。
ただし、適切な距離の測り方やkの値の選択が結果を大きく左右します。また、データの次元が高くなったり、データ量が増えたりすると計算コストが急激に上昇する傾向があります。
局所外れ値因子法（LOF法）
LOF法はデータの局所的な密度に着目した異常検知手法です。各データポイントについて、その周辺の局所密度を計算し、近傍点の局所密度と比較することで異常度を算出します。
この手法は複雑なデータ分布にも対応でき、特に局所的な異常の検出に優れた性能を発揮します。
主成分分析（PCA）
主成分分析は次元削減の考え方を利用した異常検知手法です。データの主要な特徴を抽出し、その特徴空間でデータを再構築した際の誤差を基準として異常を判定します。
高次元データの扱いに長けており、データの内部構造を明らかにできるという利点があります。
ただし、線形な関係性のみを捉えるため、非線形な異常パターンの検出には適さない場合があります。
サポートベクターマシン（SVM）
サポートベクターマシンは、データを分離する最適な超平面を見つけることで異常を検出します。正常データと異常データを分離する最適な境界を学習し、その境界を基準として異常を判定します。
高い汎化性能を持ち、カーネルトリックを用いることで非線形な境界も扱えます。また、One-Class SVMという正常データのみを用いて学習する変種も存在します。
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰は確率モデルを用いた異常検知手法です。各データポイントが正常クラスまたは異常クラスに属する確率を計算し、その確率に基づいて異常かどうかを判定します。
実装がシンプルで結果の解釈が容易であり、確率的な予測が可能という特徴があります。しかし、線形の決定境界しか扱えないため、複雑なデータ分布には適さない場合があります。
ディープラーニングを活用した異常検知方法
ディープラーニングの登場以前から機械学習による異常検知が存在していました。しかし、技術的に限界があり、高い精度を保つことが難しい状況でした。
ここにディープラーニングが登場したことで、機械学習よりも精度が上がっただけでなく、これまで対応できなかった高次元なデータについても対応可能となりました。こういった背景があり、異常検知の学習方法として、機械学習とディープラーニングをしばしば分けて扱うことがあります。
ディープラーニングを活用した異常検知の技術は以下のようなものがあります。
- GAN：敵対的生成ネットワーク
- AutoEncoder：自己符号化器
- Metric learning：距離学習
- Deep SVDD
- LSTM（Long Short-Term Memory）
GAN（敵対的生成ネットワーク）
GANとは2つのニューラルネットワークを敵対させ、互いに競わせることで学習を深める仕組みで、敵対的生成ネットワークと呼ばれています。GANは以下のような2つのニューラルネットワークを準備し学習させていきます。
- 生成ネットワーク：訓練用データを作成させる
- 識別ネットワーク：生成ネットワークが作成した訓練用のデータを本物か偽物か判別する
GANを用いた異常検知技術として代表的なものとして「AnoGAN」があります。AnoGANメカニズムは、GANに正常な画像だけを絞って十分に学習を行わせることで「正常な画像」を判断できるようになります。
「正常な画像ではないもの」＝「正常ではない画像」という識別が可能となり、異常を検知することができるようになります。
関連記事：「敵対的生成ネットワーク（GAN）とは？仕組みや特徴を徹底解説！」
AutoEncoder：自己符号化器
AutoEncoder（自己符号化器）は、入力されたデータから特徴を抽出するエンコーダと、抽出した特徴からデータを復元するデコーダで構成され、入力データと全く同じデータを復元するように学習されます。
復元する際に、入力データと復元データ間で発生する「復元誤差」を利用する手法です。
自己符号化器による異常検知の手法は次の通りです。
- 正常データだけを入力し、自己符号化器に学習させる
- 判定したいデータを学習済みの自己符号化器に入力する
- 復元誤差を算出する
学習済みの自己符号化器は、正常データで学習するため、正常なものは復元誤差がなく復元できます。しかし、異常データは学習されていないため、異常の特徴は上手く復元できず、復元誤差が大きくなります。
自己符号化器は、この復元誤差の大きさで異常を検知することができる仕組みです。
自己符号化器を拡張した手法に変分自己符号化器（Variational Autoencoder, VAE）があります。確率的な要素を取り入れた手法です。
VAEは正常データの分布を学習し、その分布から大きく外れたデータを異常として検出します。
Metric learning：距離学習
Metric learning（距離学習）は似ているデータを近くに固めてプロットして学習を行います。Metricとは、2つのデータの間の距離のことを表します。
新たなデータを入力すると、既にプロットされているデータと別の場所にプロットされます。この別の場所にプロットされたデータが既に学習したデータと「距離が近い＝似ている」という判断をする手法です。
つまり、「距離が遠い≠似ていない」となり、異常として検知することができます。
Deep SVDD
Deep SVDDは、サポートベクトルデータ記述法（SVDD）をディープラーニングに拡張した手法です。ニューラルネットワークを用いてデータを特徴空間に写像し、その空間内で異常検知を行います。
Deep SVDDを半教師あり学習に拡張したDeep SADという手法もあります。ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用して異常検知を行います。
LSTM（Long Short-Term Memory）
LSTMは時系列データの異常検知に適したリカレントニューラルネットワークの一種です。過去のデータを考慮しながら、時系列データの異常を検出することができます。
異常検知についてよくある質問まとめ
- 異常検知とは？
異常検知とは、蓄積された大量のデータと比べて、通常とは異なるもの（異常）を検出する仕組みのことです。AIの機械学習で学習した大量のデータと照合し、一致していないものを「異常」として認識していきます。詳しくはこちらにジャンプ。
- 異常検知システムの導入にはどのくらいの期間がかかりますか？
システムの規模や複雑さによって異なりますが、一般的に実証実験から本番稼働まで3-6ヶ月程度かかります。ただし、既存システムとの統合や、大規模なデータ収集が必要な場合は、さらに時間を要することがあります。
- 異常検知の精度を高めるために必要なデータ量はどのくらいですか？
対象とする異常の種類や使用する手法によって必要なデータ量は変わります。教師あり学習の場合、正常データと異常データをそれぞれ数百から数千件程度用意することが望ましいです。教師なし学習の場合は、正常データのみで数千件程度のデータがあれば学習を開始できます。サポートベクターマシン
まとめ
異常検知とは、AIが機械学習で学習した大量のデータと照合し、一致していないものを「異常」として認識する技術で、製造業を中心に金融業や建設業、病院など幅広く活用されています。
異常検知システムを活用することで、これまでは
しかし、実際の導入に際しては、業務プロセスの分析や適切な手法の選定、システム設計など、専門的な知識と経験が必要となります。自社の課題に最適な異常検知システムの構築には、実績のあるAI開発企業との協力が不可欠です。
AI Marketでは
AI Marketの編集部です。AI Market編集部は、AI Marketへ寄せられた累計1,000件を超えるAI導入相談実績を活かし、AI（人工知能）、生成AIに関する技術や、製品・サービス、業界事例などの紹介記事を提供しています。AI開発、生成AI導入における会社選定にお困りの方は、ぜひご相談ください。ご相談はこちら
𝕏：@AIMarket_jp
Youtube：@aimarket_channel
TikTok：@aimarket_jp
運営会社：BizTech株式会社
掲載記事に関するご意見・ご相談はこちら：ai-market-contents@biz-t.jp
下記の記事も一緒によく読まれています
お電話で無料相談
WEBで無料相談
お問い合わせフォームへ